Page 25 - 《华中农业大学学报（社会科学版）》2020年第1期

华中农业大学学报( 社会科学版) ( 总 １４５ 期)
０
２
的土地转让收益, 另一方面可以将更多的家庭劳动力投入到非农部门工作, 获得更高的非农工资性收
入, 家庭总收入水平将因此得到提高; 中等生产效率水平的农户家庭不参与任何土地流转活动, 其家
庭绝对收入水平保持不变.可见, 参与土地流转的农户家庭的总收入水平将显著提高, 不同流转类型
农户的收入增长路径也不同.
尽管农地转入和转出都具有一定的增收效应, 但二者之间的增收效应仍存在差异.有相关学者
对这种增收效应进行了测算.李中认为, 农地流转后, 由于务工收入和农地出租收入的增加导致了转
[ １１ ] ; 而有些研究学者认为只有转入户的收入效应显著, 而转出户的收入没
出户的收入效应增加 ７６％
有显著增加 [ ２３ ] , 即使转出户有一定的增收效应, 也低于转入户的增收率 [ １０ ] , 说明土地流转会导致农
户内部收入差距的增加.
基于以上分析, 本文提出以下研究假说:
假说 １ : 土地流转提高了农户家庭的总体收入水平.
假说 ２ : 不同流转类型农户的收入增长路径不同: 转入户通过增加农业经营收入和财产性收入来
提高家庭总收入水平; 转出户通过增加非农务工收入和转移性收入来提高家庭总收入水平.
假说 ３ : 土地流转加剧了农户内部收入的差距.

三、 数据来源及模型设定

１． 数据来源
本文研究的数据来源于课题组 ２０１６ 年 ８ 月展开的农户问卷调查, 调查区域为粮食主产区的 ３ 省
( 鲁、 豫、 皖) １０ 县.其抽样过程为: 通过随机抽样法, 在每个市选择 １~２ 个种粮大县, 在每个县选择
２~３ 个乡镇, 在每个乡镇随机选取 １~２ 个自然村, 在自然村内随机选取 ３０~４０ 户农户.调查内容主
要包括农户的家庭基本情况、 土地经营情况、 农民收入情况、 外出务工情况等.调查采用入户面对面
访谈和问卷调查相结合的方法完 成, 共获取了 ８４２ 户有效样本, 进而对土地流转的收入效应进行

分析.
２． 模型设定及变量选择
( １ ) 倾向值得分匹配.倾向得分匹配法( PSM ) 可以很好地解决样本的选择性偏差问题.由于农
户在做出是否参与土地流转决策时是根据自己的资源禀赋决定的, 存在一定的样本选择偏差, 如果对
方程直接进行 OLS 估计, 会导致估计结果产生偏差. PSM 方法能够通过匹配构建流转户在非流转

时的收入指标, 最大程度上控制样本数据的偏差, 精确估计土地流转的净收入效应.
本文假定农户家庭收入水平是参与土地流转以及协变量的函数:
D
D
D
Y i ＝F ( X i ) ＋ ε i D ＝ ０ , １ ( １ )
,
式( １ ) 中, Y i 表示农户 i 在土地流转状态D 下的农户家庭收入情况, Y i 是一系列协变量X 的函
D
D
数, 包括户主特征、 家庭特征以及村庄特征. D 表示农户是否参与土地流转的虚拟变量, 参与土地流
D
转时, D ＝ １ ; 否则, D ＝ ０ . ε i 为残差项.
根据 Rosenbaum 等定义的反事实分析框架 [ ２４ ] , 定义农户i 参与土地流转的处理效应, 即平均处
理效应( ATT ).
１
(
０
０
１
(
ATT ＝E Y i －Y i ) ＝E Y / D ＝ １) －E ( Y / D ＝ １ ) ( ２ )
式( ２ ) 中, Y i 表示农户 i 在参与土地流转时的收入水平, Y i 表示农户 i 不参与土地流转的收入水
０
１
平, ATT 表示流转户参与和不参与流转条件下的收入差值, 即土地流转对农户收入水平的净效应.
由于 E ( Y / D ＝ １ ) 无法观测, 所以需要倾向得分匹配方法构建其代替指标, 来表示流转户在未流转
０
时的收入水平.
本文的主要思路是利用 PSM 方法, 首先通过计算农户选择土地流转的条件概率值, 即倾向得分
值; 然后依据倾向得分值找到与流转农户( 处理组) 相匹配的未流转农户( 控制组), 这两个样本的收入
水平可以近似认 为 是 同 一 农 户 两 次 不 同 的 实 验 结 果; 最 后 根 据 匹 配 后 的 样 本 估 计 平 均 处 理 效 应